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【重点講義内容】
Ⅰ．フィジカルAIの動向と今後の展望

日本総合研究所　先端技術ラボ
次長　兼　エキスパート
近藤　浩史（こんどう　ひろふみ）　氏

13:30～14:40
フィジカルAIは、AIをロボットなどの物理的なハードウェアに実装することで、実世界を認識し、周囲の環境変化に対応して柔軟かつ適応的にタスクを実行できるAIのことです。複雑な環境やタスクへの対応が可能となり、従来ロボットが活躍する産業用途のみならず、我々に身近な家庭環境などにおいてもロボットの活用が拡大すると期待されています。
本セミナーでは、フィジカルAIが注目される背景の一つである生成AIの技術動向を踏まえつつ、フィジカルAIの最新動向と今後の展望について解説します。

１．フィジカルAIとは
２．フィジカルAIの背景にある生成AIの技術動向
３．フィジカルAIの実例と研究動向
４．今後の展望
５．質疑応答／名刺交換

Ⅱ．フィジカルAIが拓く未来：NVIDIAの取り組みと展望

エヌビディア　エンタープライズ事業本部　
ロボティクス　デベロッパーリレーションズ
シニアマネージャー
荒井　謙（あらい　けん）　氏

14:50～16:00
物理世界における「ChatGPTモーメント」が到来しようとしています。フィジカルAIは、ロボットの汎用動作や高度な自律システムを可能にする技術です。本講演では、デジタルツイン、ロボティクス、自動運転などの分野で、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングがどのように技術進化を支えているかを紹介します。さらに、フィジカルAI実現の鍵となるシミュレーション、合成データ生成、物理計算エンジン、AIモデルの学習・推論といった包括的な技術戦略を解説し、迫りくる変革に向けた戦略的ロードマップ検討のヒントを提供します。

１．NVIDIAが捉えている「フィジカルAI」とは何か？
　-物理世界における「ChatGPTモーメント」の意味と、産業へのインパクトを紹介
２．技術進化を支えるアクセラレーテッドコンピューティング
　-フィジカルAIへ包括的に取り組むための3つのコンピューティングを紹介
３．デジタルツインの役割と合成データ生成の重要性
　-フィジカルAI開発をスケールさせる「シミュレーション・ファースト」について紹介
４．フィジカルAIモデルの学習・推論
　-エンドツーエンドのモデル開発基盤とオープンソース戦略について紹介
５．フィジカルAI 実装事例
　-CES2026での発表も踏まえた最新動向を紹介
６．質疑応答／名刺交換